基于 Elixir 与 Tesseract 的验证码识别工具构建

一、项目简介
Elixir 是一门基于 Erlang 虚拟机（BEAM）的函数式编程语言，以高并发著称。虽然其在图像处理领域并不常见，但通过调用外部工具（如 Tesseract OCR），我们同样可以实现高效稳定的验证码识别流程。

二、项目环境配置

1. 安装 Elixir
   macOS: brew install elixir

Ubuntu: sudo apt install elixir
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Windows: 使用 Elixir Installer

验证安装：

elixir -v
2. 安装 Tesseract OCR
macOS: brew install tesseract

Ubuntu: sudo apt install tesseract-ocr

Windows: 下载并添加 tesseract 到系统 PATH

三、新建 Mix 项目

mix new captcha_ocr
cd captcha_ocr
编辑 mix.exs 添加依赖：

defp deps do
[
{:porcelain, "~> 2.0"}
]
end
安装依赖：

mix deps.get
四、识别逻辑实现
创建文件 lib/captcha_ocr.ex，实现 Tesseract 调用逻辑：

defmodule CaptchaOCR do
use Porcelain

def recognize(image_path) do
cmd = "tesseract"
args = [image_path, "stdout", "-l", "eng", "--psm", "7"]

case Porcelain.exec(cmd, args) do
  %Porcelain.Result{out: text, status: 0} ->
    IO.puts("识别结果：#{String.trim(text)}")
  %Porcelain.Result{status: code, err: error} ->
    IO.puts("识别失败 (状态码 #{code})：#{error}")
end

end
end
五、运行识别任务
创建脚本 lib/run.exs：

CaptchaOCR.recognize("captcha.png")
执行识别：

elixir lib/run.exs
示例输出：

识别结果：7W3G
六、可选：图像预处理（通过调用 ImageMagick）
如果验证码图像背景复杂，可通过系统命令调用 ImageMagick 进行预处理：

def preprocess(input_path, output_path) do
Porcelain.shell("convert #{input_path} -colorspace Gray -threshold 50% #{output_path}")
end
然后在识别前调用：

preprocess("captcha.png", "processed.png")
CaptchaOCR.recognize("processed.png")